CHECK-IN: Von Rohdaten zu Zeitreihen
25.04.2025
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Hallo und herzlich willkommen bei future. In diesem Video-Tutorial möchte ich dir zeigen, wie du aus deinen CSV-Dateien Zeitreihen erstellen kannst. Hierfür verwenden wir den CHECK-IN in unserem Frontend NOW.
Als Erstes loggst du dich bei https://now.future-forecasting.de/ ein. Wähle dann im Menü links „Daten“ und wähle deinen Datensatz aus. In unserem Fall sind es die Demodaten.
Wenn du einen neuen Datensatz hochladen möchtest, klicke einfach auf das Plus, ziehe die Daten per Drag-and-Drop hier rein oder wähle sie aus, nachdem du auf das Plus geklickt hast. Wähle dann bei der CSV-Datei, die deine Daten beinhaltet, den Button „CHECK-IN“ aus und du wirst zum nächsten Punkt geführt.
Wir sehen hier eine Vorschau unserer Daten. Wir sehen die verschiedenen Spalten und Werte. In unserem Fall möchten wir die Spalte „Region“ löschen, da wir sie im weiteren Verlauf nicht verwenden möchten. Wir klicken einfach auf die Spalte und bestätigen das Löschen durch Drücken des Buttons.
Wir gehen nun weiter zum nächsten Schritt. Hier definieren wir die Struktur der CSV-Datei etwas genauer. Als Erstes können wir aus einer Liste von Werten das Dezimaltrennzeichen oder das Tausendertrennzeichen angeben. Zusätzlich können wir Zeichenketten angeben, die als fehlende Werte interpretiert werden sollen. Als Nächstes geben wir die Spalte an, die die Datumsinformationen beinhaltet, und wählen aus einer Liste von Werten das passende Datumsformat aus.
Wir geben an, dass die Spalte „Demand“ unsere Werte beinhaltet und dass die Spalten „Material“ und „Customer“ Gruppierungswerte beinhalten, die später als hierarchische Informationen den Zeitreihen zugewiesen werden.
Wir gehen nun weiter zum nächsten Schritt. In diesem Schritt können wir die Vorbereitung der Rohdaten überprüfen. Links sehen wir, ob es Probleme mit den Daten gibt. Wir können diese beheben, indem wir jeweils auf das Ausrufezeichen klicken. Wir sehen, dass in unserer Datumsspalte ein ungültiges Datumsformat steht und möchten diese Zeile entfernen. Wir sehen, dass es zwei verschiedene Probleme in unserer Demand-Spalte gibt: Es gibt sowohl fehlende Werte als auch leere Werte. In beiden Fällen möchten wir die entsprechenden Zeilen entfernen. Rechts sehen wir verschiedene Visualisierungen zu unseren Daten: wir sehen die Anzahl an Datenpunkten pro Tag, wir sehen die Verteilung der Werte und wir sehen die Verteilung über die einzelnen Gruppen.
Wir gehen nun weiter zum letzten Schritt. Da wir Zeitreihen auf Monatsebene erstellen wollen, wählen wir „monatlich“ als zeitliche Aggregation aus. Wir könnten hier auch ein Start- und ein Enddatum für die Zeitreihen einstellen. Wir möchten Zeitreihen für die Materialien erstellen, also wählen wir „Material“ als Datenebene aus. Es gibt ein Material, für das wir keine Zeitreihe erstellen wollen; dementsprechend erstellen wir einen Ausschlussfilter für dieses Material. Wir wählen es hierfür aus der Dropdown-Liste aus. Als Variable wählen wir „Demand“, weil diese Spalte unsere Werte beinhaltet. Einzelne Datenpunkte sollen als Summe aggregiert werden, und fehlende Datenpunkte sollen in der Zielzeitreihe mit 0 aufgefüllt werden.
Wir klicken auf „Zeitreihen vorbereiten“ und warten einen kurzen Moment.
Wir sehen jetzt die fertig aufbereiteten Zeitreihen. Wir können in der Tabelle einzelne Materialien auswählen, um sie uns individuell anzuschauen. Wir können die Ergebnisse entweder als CSV herunterladen oder können hierfür Forecasts erstellen.
Mehr dazu im nächsten Video.
Zeitreihen aus CSV-Daten erstellen – Schritt für Schritt
Hier findest du eine kompakte Anleitung, die dich durch alle Etappen führt, um aus deinen CSV-Dateien Zeitreihen im futureNOW-Frontend zu erstellen. Obenstehendes Video führt dich ebenfalls Schritt für Schritt zum Ziel.
Die wichtigsten Schritte im Überblick
- Daten hochladen und CHECK-IN starten
- Schritt 1: Nicht benötigte Daten löschen
- Schritt 2: Datenstruktur definieren
- Schritt 3: Daten prüfen und bereinigen
- Schritt 4: Zeitreihen anlegen
- Ergebnisse weiterverwenden
- Weiterführende Hilfe & Links
Daten hochladen und CHECK-IN starten (Minute 0:00 - 0:40)
Als Erstes loggst du dich im Frontend futureNOW ein.
- Navigiere im linken Menü zu Daten.
- Lade deinen Datensatz hoch:
- Klicke auf das Plus-Symbol.
- Ziehe deine CSV-Datei per Drag-and-Drop hinein oder wähle sie manuell aus.
- Starte den CHECK-IN, indem du bei deiner CSV-Datei auf den entsprechenden Button klickst.
Schritt 1: Nicht benötigte Daten löschen (Minute 0:40 - 0:59)
Lösche Zeilen und Spalten, die für die Forecasts nicht benötigt werden.
- Klicke auf die zu löschenden Zeilen, bzw. Spalten.
- Bestätige das Löschen durch Drücken auf den Papierkorb-Button.
Schritt 2: Datenstruktur definieren (Minute 0:59 - 1:42)
Definiere die Struktur der CSV-Datei.
- Wähle:
- Dezimaltrennzeichen und Tausendertrennzeichen.
- Zeichenketten für fehlende Werte.
- Bestimme:
- Spalte mit Datumsinformationen und das passende Datumsformat.
- Spalten, die die Werte beinhalten.
- Spalten mit Gruppierungsvariablen.
Schritt 3: Daten prüfen und bereinigen (Minute 1:42 - 2:26)
Die automatische Plausibilitätsprüfung gibt dir alle fehlerbehafteten oder unklar definierten Fälle aus. Außerdem bekommst du für einen schnellen Überblick über deine Rohdaten deskriptive Statistiken und Plots zu deinen Rohdaten ausgegeben. Damit lassen sich die Daten schnell überprüfen und säubern.
- Linke Seite: Erkenne Probleme (z. B. ungültige Datenformate, fehlende Werte) in deinen Daten.
- Lass dir die Probleme für die einzelnen Spalten per Klick auf das jeweilige Ausrufezeichen anzeigen.
- Entferne fehlerhafte Zeilen oder gib alternativ Korrekturwerte an.
- Rechte Seite: Verschiedene Visualisierungstypen für einen Überblick über deine Datenlage.
Schritt 4: Zeitreihen anlegen (Minute 2:26 - 3:10)
Definiere, wie deine Zeitreihen erstellt werden sollen.
- Wähle die gewünschte zeitliche Granularität.
- Lege optional ein Start- und Enddatum fest.
- Wähle die gewünschten Gruppierungsspalten als Datenebene für die Zeitreihen.
- Erstelle Ein- oder Ausschlussfilter für einzelne Gruppen.
- Bestimme:
- Wertevariable.
- Aggregation der Werte.
- Ob fehlende Datenpunkte mit 0 aufgefüllt werden sollen.
- Klicke auf Zeitreihen vorbereiten und warte einen kurzen Moment.
Ergebnisse weiterverwenden (Minute 3:10 - 3:30)
- Die aufbereiteten Zeitreihen erscheinen nun in der Tabelle.
- Du kannst einzelne Zeitreihen in der Tabelle zur Ansicht auswählen. In nebenstehender Grafik erscheint dann der historische Verlauf der Zeitreihe (hier „Material“).
- Exportiere die Ergebnisse als CSV oder verwende sie direkt zur Erstellung von Forecasts. Wirf dazu am besten einen Blick in unsere „Quickstart“-Anleitung.
Weiterführende Hilfe & Links
Hier findest du einige weitere Infos, die dir helfen, CHECK-IN in deine Workflows einzubauen.
- Nach dem Login findest du im Frontend futureNOW außerdem eine detaillierte Anleitung für den CHECK-IN, aber auch für alle anderen Features von futureNOW.
- Du kannst den CHECK-IN auch direkt mit dem Python-Client aufrufen. Alle Informationen dazu findest du auf GitHub in unserem entsprechenden Notebook für alle CHECK-IN-Optionen.
- Unser Blogbeitrag zu Demand Forecasting zeigt dir, wie wir den CHECK-IN fürs Demand Planning verwenden, um aus einem ERP-Datenauszug die geeigneten Demand-Zeitreihen für die anschließende Forecast-Erstellung aufzubereiten.
Fragen, Probleme, Ideen oder Wünsche?
Dann wende dich gern jederzeit an uns per Mail: support@future-forecasting.de oder erstell einfach ein Issue auf GitHub für neue Features.
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